对于大部分开发者来说，如果想开发AI应用，接入OpenAI的API接口，必然要考虑的是如何创建账号，然后给OpenAI账号绑定一个卡进行额度充值。

随着OpenAI风控的升级，很多虚拟卡都已经被拒绝了，这就导致很多时候我们不能正常地绑定成功。

没有绑定卡的账号虽然可以使用，但是相应的接口访问次数都是会被限制的。一两个人使用没什么问题，如果业务大了使用起来就很麻烦了，换句话说就是想花钱充值都充值充值不了。

另外直接使用OpenAI的接口会有一些安全风险，这个懂的都懂，就不细说了。

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本文介绍企业如何开始使用 Azure OpenAI 服务，并提供创建资源和部署模型的分步说明。

可通过多种不同方式在 Azure 中创建资源：

  • Azure 门户
  • REST API、Azure CLI、PowerShell 或客户端库
  • Azure 资源管理器 (ARM) 模板

在本文中，可查看在 Azure 门户中以及使用 Azure CLI 创建和部署资源的示例。

先决条件

  • Azure 订阅。免费创建一个。
  • 已在所需的 Azure 订阅中授予对 Azure OpenAI 的访问权限。
  • 创建 Azure OpenAI 资源和部署模型的访问权限。

目前，必须提交应用程序才能访问 Azure OpenAI 服务。 若要申请访问权限，请填写此表单。 如果需要帮助，请在此存储库中提出问题以联系 Microsoft。

创建资源

以下步骤演示如何在 Azure 门户中创建 Azure OpenAI 资源。

识别资源

  1. 在 Azure 门户中使用你的 Azure 订阅登录。
  2. 选择“创建资源”并搜索“Azure OpenAI”。 找到该服务后，选择“创建”。

  1. 在“创建 Azure OpenAI”页面上，为“基础知识”选项卡上的字段提供以下信息：
  2. 展开表
  3. 字段
  5. 订阅
  6. Azure OpenAI 服务加入应用程序中使用的 Azure 订阅。
  7. 资源组
  8. 包含 Azure OpenAI 资源的 Azure 资源组。 可以创建新组或使用预先存在的组。
  9. 区域
  10. 实力的位置。 位置不同可能会导致延迟，但不会影响资源的运行时可用性。
  11. Name
  12. Azure OpenAI 服务资源的描述性名称，例如 MyOpenAIResource。
  13. 定价层
  14. 资源的定价层。 目前，Azure OpenAI 服务仅提供标准层。 有关定价的详细信息，请访问Azure OpenAI 定价页

  1. 选择下一步

配置网络安全

“网络”选项卡提供了三个安全“类型”选项：

  • 选项 1：所有网络（包括 Internet）均可访问此资源。
  • 选项 2：选择网络后，为 Azure AI 服务资源配置网络安全。
  • 选项 3：禁用后，任何网络都无法访问此资源。可以配置专用终结点连接，这将是访问此资源的唯一方式。

根据选择的选项，可能需要提供其他信息。

选项 1：允许所有网络

第一个选项允许所有网络（包括 Internet）访问资源。 此选项是默认设置。 此选项不需要额外的设置。

选项 2：仅允许特定网络

第二个选项可让你标识可以访问资源的特定网络。 选择此选项时，页面会更新为包含以下必填字段：

展开表

字段

虚拟网络

指定允许访问资源的虚拟网络。 可以在 Azure 门户中编辑默认虚拟网络名称。

子网

指定允许访问资源的子网。 可以在 Azure 门户中编辑默认子网名称。

“防火墙”部分提供了一个可选的“地址范围”字段，可用于配置资源的防火墙设置。

选项 3：禁用网络访问

第三个选项可让你禁用对资源的网络访问。 选择此选项时，页面会更新为包含“专用终结点”表。

你可以选择添加专用终结点来访问你的资源。 选择“添加专用终结点”，然后完成终结点配置。

确认配置并创建资源

  1. 选择“下一步”，并根据需要为资源配置任何标记。
  2. 选择“下一步”，转到流程中的最后阶段：“查看 + 提交”。
  3. 确认你的配置设置，然后选择“创建”。
  4. 当新资源可用时，Azure 门户会显示通知。 选择“转到资源”。

部署模型

在生成文本或推理之前，需要先部署一个模型。 可以从 Azure OpenAI Studio 中的多个可用模型中进行选择。

若要部署模型，请执行以下步骤：

  1. 登录到Azure OpenAI Studio。
  2. 选择要使用的订阅和 Azure OpenAI 资源，然后选择“使用资源”。
  3. 在“管理”下，选择“部署”。
  4. 选择“创建新部署”并配置以下字段：
  5. 展开表
  6. 字段
  8. 选择模型
  9. 模型可用性因区域而异。 有关每个区域的可用模型的列表，请参阅模型摘要表和区域可用性。
  10. 部署名称
  11. 请谨慎选择名称。 部署名称在代码中使用，通过使用客户端库和 REST API 调用模型。
  12. 部署类型
  13. 标准全局标准预配托管。 详细了解部署类型选项。
  14. 高级选项（可选）
  15. 可以根据需要为资源设置可选高级设置。
    - 对于内容筛选器，请为部署分配内容筛选器。
    - 对于每分钟标记数速率上限，请调整每分钟标记数 (TPM)，为你的部署设置有效的速率上限。 可以随时通过使用“配额”菜单来修改此值。动态配额可让你在有额外容量时利用更多配额。
  16. 从下拉列表中选择一个模型。
  17. 输入部署名称以识别模型。
  18. 重要
  19. 通过 API 访问模型时，需要在 API 调用中引用部署名称而不是基础模型名称，这是 OpenAI 和 Azure OpenAI 之间的主要区别之一。 OpenAI 只需要模型名称。 即使使用了模型参数，Azure OpenAI 也始终需要部署名称。 在我们的文档中，经常有一些示例，其中部署名称表示为与模型名称相同的名称，这样有助于指示哪个模型适用于特定 API 终结点。 最终，部署名称可以遵循最适合你的用例的任何命名约定。
  20. 对于你的第一个部署，请将“高级选项”设置为默认值。
  21. 选择创建

部署表会显示与新建模型相对应的新条目。

部署完成后，模型部署状态更改为“成功”。